[发明专利]一种多背景下的液晶显示器缺陷视觉实时检测方法

说明书

本发明公开了一种多背景下的液晶显示器缺陷视觉实时检测方法，本发明首先采用图像均值化和直方图均衡等算法对待检测图像进行预处理；提出了三种不同的算法使用于六不同的缺陷，能更好的适应不同背景下的缺陷检测，具体的：针对LCDMura、划痕缺陷中存在边缘模糊、对比度低和背景纹理复杂等问题，采用最大类间方差法和形态学运算进行纯色显示背景下的缺陷图像分割；采用最大类间方差法和4连通性判断准则对栅格显示背景下的ROI边缘缺陷进行分割和标记对于色彩偏差缺陷，通过划分子区域的灰度值方差和均值来判断32级渐变色显示背景中是否存在色差。实验结果表明，该算法能够较好实现LCD缺陷实时检测，具有更好的适用性和工程实用价值。

技术领域

本发明涉及一种多背景下的液晶显示器缺陷视觉实时检测方法，属于半导体缺陷视觉检测领域。

背景技术

近年来，随着LCD面板需求量的逐年上升，制造商之间的竞争也变得尤为激烈，提高产品质量和生产效率成为了制造商保持优越性的重要因素。液晶显示器生产过程中液晶材料在空间的分布差异及浓度差异，扫描线短路、断路，液晶中存在杂质等原因，都可能导致LCD面板出现各种不同类型的缺陷，从而影响产品的视觉效果及用户体验，而且无法保障产品质量。目前液晶显示器缺陷检测主要采用目视检测和机器视觉的方式完成。目视检测需要专业人员比对缺陷样例库进行经验判断。尽管目视能够很好地适应不同类型和大小的显示面板检测，但标准难以统一化度量，且检测较为耗时，稳定性较差。随着视觉检测领域的快速发展，采用该技术进行缺陷检测和识别的方法也不断出现，视觉检测技术主要通过相机采集图像与样本库中的合格产品数据进行比对，并基于这些比对信息做出判断。尽管目前视觉检测技术在缺陷检测行业取得了极大的成功，但LCD缺陷的检测和识别问题，仍然是业界的难题，还需要不断的提升和完善。

发明内容

本发明提供了一种多背景下的液晶显示器缺陷视觉实时检测方法，通过将数据集进行预处理并融合三种不同的检测算法可以有效地用于判断是否存在缺陷；并进一步进行可视化展现。

本发明的技术方案是：一种多背景下的液晶显示器缺陷视觉实时检测方法，所述方法的具体步骤如下：

步骤1、将采集的一种/多种显示背景下显示器缺陷数据集进行图像预处理得到实验数据集；

步骤2、把实验数据集中的显示器缺陷归类为六种不同缺陷；

步骤3、用三种不同的检测算法检测实验数据集中的图像是否存在缺陷；其中，三种不同的检测算法包括：LCD Mura和划痕缺陷检测算法，LCD边缘缺陷检测算法，LCD色阶误差缺陷算法。

所述预处理具体为依次进行均值化、高斯滤波、伽马变换和直方图均衡化处理。

所述均值化具体为：通过工业相机对待检测的一种/多种显示背景连续采集三帧图像f₁、f₂、f₃，并对三帧图像均值化得到f_average。

所述显示器缺陷归类为六种不同缺陷，具体包括：spotMura、line Mura、regionMura、色阶、划痕和边缘缺陷。

所述步骤3，具体如下：

LCD Mura和划痕缺陷检测算法：针对一种或者多种显示背景下实验数据集中的图像，通过像素方差与阈值的关系，标记缺陷区域；针对缺陷区域，通过像素与像素均值的减法运算，得到背景“纠正”后的图像；将纠正后的图像通过最大类间方差法进行缺陷区域的分割；使用颗粒形态学进行特征提取，并计算提取出来的缺陷个数，得到可视化缺陷效果图；根据可视化缺陷效果图即可判断是否存在spot Mura、regionMura、line Mura和划痕缺陷中的一种或多种缺陷；其中，多种最多为六种；